人工智能时代的危机及预防论文， 大数据和人工智能是当今计算机科学的两个重要分支。近年来，关于大数据和人工智能的研究从未停止。以下是边肖整理的《人工智能时代的危机与防范》论文的相关资料。欢迎阅读！
人工智能时代的危机及预防论文篇一
摘要：大数据和人工智能是当今计算机科学的两个重要分支。近年来，关于大数据和人工智能的研究从未停止。其实大数据和人工智能有着千丝万缕的联系。首先，大数据技术的发展依赖于人工智能，因为它使用了人工智能的很多理论和方法。其次，人工智能的发展也必须依靠大数据技术，需要大数据来支撑。在大数据时代的背景下，人工智能未来会有哪些创新和发展，我们拭目以待。
关键词：大数据人工智能云计算数据挖掘机器人人工神经网络
中国图书馆分类号：TP18文献识别码：A文号：1672-3791(2015)11(c)-0030-02
1什么是大数据？
1.1大数据的定义
大数据是数据量和数据类别巨大的数据集。这个庞大的数据集，在今天，我们无法使用传统的数据库工具来获取和处理它的内容。总结起来，大数据有四个特点：数据类型多、数据规模大、数据真实性高、数据处理速度快。
大数据的特点：一是指数据类型多，其数据来源于多个数据源，而非单一数据源，数据的类型和格式日益丰富；二是指数据规模非常大，通常在10TB左右，规模非常巨大；第三，意味着数据的真实性很高，一些新的数据源逐渐出现，打破了以前的传统数据源。如今的企业越来越需要这些有效的信息来保证其真实性和安全性；第四，意味着数据处理的速度很快，能及时快速的完成。
1.2大数据的发展
“大数据”一词最早是由麦肯锡研究院2011年发布的研究报告《大数据》提出的。之后，通过Gartner和美国一些科学家的推动，大数据的概念逐渐流行起来。
大数据发展的萌芽期是20世纪90年代到21世纪初，处于数据挖掘技术阶段。在此期间，随着数据挖掘理论和技术的成熟，一些与业务相关的智能工具得到了人们的应用，如专家系统、数据仓库、知识管理系统等。
大数据发展的突破期是2003年到2006年，处于自由探索非结构化数据的阶段。在此期间，非结构化数据的快速发展带动了大数据技术的快速发展。此时可以以2004年脸书成立为标志，这是大数据发展的突破期。
大数据发展的成熟期是2006-2009年，大数据技术形成并行计算和分布式系统。
2010年，智能手机开始大量涌现，应用越来越广泛。这时候数据碎片化、流媒体、分发等特点。变得更加突出，移动数据开始快速增长。
近年来，大数据技术发展非常迅速，开始逐步渗透到各行各业。由此，大数据的技术领域和行业边界越来越不明显，大数据的应用创新已经超越了大数据技术本身，越来越受到各行各业的青睐。
今天，毫不夸张地说，大数据技术可以改变一个领域，给每一个领域带来改变和创新。
什么是人工智能？
2.1人工智能的定义
人工智能是一门新兴的技术科学，主要研究和开发用于模拟人类智能的理论、方法和技术的应用系统。它也是计算机科学的一个重要分支。人工智能的终极目标是掌握智能的根本本质，从而产生一种全新的智能机器，能够以与人类智能相似和相近的方式快速做出反应。可以说，人工智能的发展与计算机科学技术的发展息息相关。
2.2人工智能的发展
“人工智能”一词最早是由达特茅斯学院在1956年提出的。
人工智能的发展已经走过了半个多世纪，发展过程非常曲折，大致可以分为三个阶段：
第一阶段是20世纪40年代中期到50年代中期，称为人工智能的启蒙和探索时期。1950年，英国数学家图灵发表了《计算的机器与智能》，提出了机器可以思考进而帮助人类的问题，直接推动了现代人工智能的发展。
20世纪50年代中期到80年代末为第二阶段，被称为人工智能的经典标志时期。人工智能、认知科学、认知心理学等三个学科已经开始了相互依存的发展过程。
从80年代末到现在，是第三阶段，称为人工智能连接主义时期。这一时期主要采用分布式处理方式，通过人工神经网络模拟人脑的智力活动。
3大数据和人工智能的关系
大数据和人工智能，近年来，这两个领域的研究相互促进，产生了许多新的方法、应用和价值。
今天，人类已经具备了对数据规模大、数据类型多、数据流转快、数据真实性高的大数据进行访问、检索、分类和统计的能力，这些都得益于大数据技术的发展。而且人工智能领域的一些理论和方法已经应用到大数据分析中，并取得了一些成果。
发现大数据技术对于解决人工智能的可扩展性和成长性是不可或缺的。
在过去，人工智能技术无法达到类似人类的学习和研究能力。原因是人工智能看似简单，其实是一件非常繁琐复杂的事情。产生人工智能的两个必要条件是海量数据的支持和对这些数据的强大处理能力，这是以前的机器所不具备的。
人工智能和人类一样，需要大量的知识和丰富的经验。这些知识和经验的背后，是需要大量数据支持的。大数据技术的进一步发展，为大量数据的存储和分析提供了一定的技术支持，使得机器获得的数据量及其数据处理能力与形成人工智能所需的数据量和数据处理能力相匹配。只有这样才能发展人工智能。人工智能的发展，反过来又进一步推动大数据技术的发展，形成有效的互动。
与其说人工智能的发展依赖于大数据，不如说大数据开启了人工智能的新篇章。人工智能领域的一些理论和方法可以有效提高大数据的使用价值。同时，大数据技术的发展也将为人工智能提供一个有用的地方。
4人工智能的未来发展随着大数据技术和计算机科学技术的不断发展，人工智能的未来发展将主要在以下几个方面：模式识别、专家系统、符号计算、人工神经网络和机器情感。
4.1模式识别
模式识别，顾名思义，是指计算机利用数学计算对模式进行自动解释和处理的研究。
可以得出结论，随着计算机技术的不断发展，人类一定能够对复杂的信息处理过程做深入和进一步的研究。同时，模式识别功能也为人类认识自己的智能创造了可行的线索，提供了必要的帮助。
在现实生活中，人类最重要的是对光学信息和声学信息的判断和识别。众所周知，准确、高效是计算机识别的最大特点。比如今天已经广泛使用的指纹识别，就是一个典型的案例。
每个人的指纹都是独一无二的，独一无二的。早在多年前，我国有关专家就对数字图像的离散几何特性进行了深入的观察和研究，并建立了相关的理论和算法来精确计算局部方向图
4.2专家系统
专家系统是未来人工智能发展的一个重要方向。专家系统在当今生活中得到了广泛的应用。实际上，专家系统是指具有大量行业或领域专业知识和经验的程序系统。它以计算机科学和人工智能技术为基础，首先根据某些权威专家或某个行业或领域的专家提供的一些相关知识和经验进行深入的推理和判断，然后可以模拟人类专家的判断和决策过程。通过这个过程，我们可以帮助人们解决现实中一些需要人类专家来处理的复杂问题。
要实现专家系统，有两个条件：一是要有类似于本领域专家的推理机制来解决实际问题；二是建立一个完善的该领域专家知识库，该知识库事先已经由专家按照一定的模式进行了总结、分析和表达。这两个条件缺一不可，否则无法进行专家鉴定。
发现专家系统能够快速处理人类输入的信息，并利用相关行业和领域知识进行推断和判断，从而做出相应的判断和决策。
科学家们对专家系统的研究由来已久，也一直很重视。如今，各种专家系统已经遍布各行各业的不同领域，并取得了巨大的成功。
目前，专家系统可分为十类：教育型、预测型、解释型、维护型、规划型、诊断型、调试型、设计型和控制型。
4.3符号计算
科学计算是计算机发明以来最基本、最主要的用途之一。科学计算可以分为两类：一类是纯数值计算，一类是符号计算。符号计算不同于传统的纯数值计算，它是一种智能计算，主要通过处理相应的符号来进行。
在符号计算中，符号可以表示很多种，如实数、复数、整数、有理数等。它们也可以用来表示函数、多项式、集合等。
很久以前，人类希望有一个可以计算符号的计算机软件系统来帮助人们进行计算。它可以追溯到20世纪50年代末，人们开始研究它。今天，随着计算机科学和人工智能技术的进一步发展，各种能够计算符号的计算机系统软件相继出现。
这些符号计算软件功能齐全，具有共同的特点：一是人机界面友好，命令输入方便灵活，响应迅速，操作方便；第二，在操作界面上，一般支持交互处理。人们通过键盘输入命令，计算机会显示处理后的结果。
虽然计算机只是在执行人给它的指令，有一定的局限性，但在符号计算上已经有了相当大的突破。相信在未来的符号计算领域会有更大的进步和发展。
4.4人工神经网络和机器情感
随着计算机技术的发展，人工智能的基本思想已经应用于许多领域。未来人工智能应用最重要的新领域是人工神经网络。
研究表明，情感是智力的一部分，但并没有从智力中分离出来。因此可以断言，人工智能未来发展的下一个突破口就是赋予计算机情感能力，让智能具有情感性。
随着人工智能进入21世纪，它正在酝酿新的突破，创造新的奇迹。
未来人工智能的应用将会创造出越来越先进的智能“产品”供人类服务自己，人工智能将会在越来越多的领域超越人类智能。
在大数据时代的背景下，我相信人工智能会有很大的发展，会有更多的发现、发明和成果出现在大家面前。仿佛，可以看到，等同于甚至优于人类的智能即将实现。
相信这一刻就在不远的将来，让大家拭目以待。
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